特高壓振動聲紋監測方法

在 OLTC 的運行過程中，AFV 信號分析法發揮著至關重要的作用。OLTC 切換瞬間，內部復雜的機械動作所產生的脈沖沖擊力，會引發一系列振動傳遞現象。從內部機構到變壓器油，再到變壓器箱壁，每一個環節都承載著信號的傳遞與轉換。通過對 AFV 信號的深入監測，我們能夠洞察 OLTC 切換時間的微妙變化。若切換時間超出正常范圍，可能意味著內部機械結構出現磨損或卡頓，這將嚴重影響 OLTC 的正常工作，而 AFV 信號分析法能夠及時發現此類隱患，為設備維護提供有力支持。聲學指紋振動監測系統是什么？特高壓振動聲紋監測方法

彈簧彈性下降的AFV信號特征識別。彈簧彈性下降的AFV信號特征識別彈簧機構是OLTC切換動力的關鍵部件，其彈性下降會導致切換時間延長或動作不到位。AFV信號分析法通過分析振動信號的時頻特性，可以識別彈簧老化問題。例如，正常狀態下，OLTC切換時的振動信號具有清晰的周期性沖擊特征；而彈簧彈性不足時，沖擊信號的間隔時間會延長，且幅值降低。此外，彈簧故障還可能引發二次振動（如機構回彈），這些特征均可通過AFV信號的小波變換或包絡分析進行提取。名優振動監測的選擇杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業影響力。

利用 AFV 信號分析法監測 OLTC 狀態時，需深入理解信號的產生與傳播機制。OLTC 切換時，內部機構部件的運動撞擊和摩擦是產生 AFV 信號的根源。這些脈沖沖擊力通過變壓器油這一介質，以振動波的形式傳遞到變壓器箱壁。箱壁上的振動響應包含了 OLTC 內部多種激勵現象的信息，就如同一個信息寶庫。我們通過 AFV 傳感器采集這些振動信號，并運用專業的分析算法，能夠從中提取出與 OLTC 故障類型相關的特征參數。例如，當彈簧彈性下降時，振動信號的低頻部分會出現特定的變化模式，依據這些模式，我們就能準確診斷出 OLTC 的故障類型，提前進行維修，避免故障擴大。

在 OLTC 的狀態監測中，AFV 信號分析法具有重要的應用價值。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合操作中，由于機械磨損和電氣腐蝕，容易出現各種問題，如觸頭凹凸不平、變形等。這些問題會導致觸頭壓力接觸電阻和開矩參數發生變化，進而使 OLTC 的振動特征發生改變。AFV 傳感器通過監測這些振動特征的變化，能夠及時發現 OLTC 的潛在故障。例如，當觸頭接觸電阻增大時，振動信號的幅值會在特定頻率段出現明顯變化。通過對這些變化的分析，我們可以準確判斷 OLTC 的故障類型，為設備的維護和檢修提供有力支持。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統概述。

OLTC 的安全穩定運行對電力系統至關重要，AFV 信號分析法是保障其運行的有力手段。OLTC 切換時，內部機械部件的運動撞擊和摩擦產生的脈沖沖擊力，通過變壓器油傳遞到變壓器箱壁，形成振動信號。這些信號中蘊含著 OLTC 的機械狀態信息，如觸頭的接觸情況、彈簧的彈性等。通過 AFV 傳感器對這些信號的監測和分析，我們可以實時了解 OLTC 的運行狀態。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良或彈簧彈性下降，振動信號會呈現出特定的變化模式。利用這些模式，我們可以快速準確地診斷出故障類型，采取相應的維修措施，確保 OLTC 的正常運行，保障電力系統的安全穩定。GZAFV-01型聲紋振動監測系統（變壓器、電抗器)專業設計和性能優化。智慧化功能振動聲學指紋的技術說明

GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統功能特點。特高壓振動聲紋監測方法

能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 特高壓振動聲紋監測方法